価格が跳ぶとき
ブラウン運動は小さな歩みで動きますが、実際の価格は時々跳びます。決算サプライズ、中央銀行の決定、暴落などです。ポアソン過程はこうした出来事を数えます。レート λ は1年あたりの平均ジャンプ回数で、時間 t にちょうど k 回ジャンプする確率は e−λt(λt)k/k! です。マートンモデルでは株は通常の拡散に従い、ジャンプの時点でランダムな因子 J が掛かります。k=E[J−1] は平均のジャンプの大きさで、−λk の項はジャンプが平均的に足すドリフトを取り除き、期待リターンを μ のままにします。
P(Nt=k)=k!e−λt(λt)k,E[Nt]=λt,lnJ∼N(m,δ2)⇒k=em+δ2/2−1,Var[lnS0ST]=σ2T+λT(m2+δ2)(1) ジャンプはモデルにできることを変えます。リターンの裾が厚くなり、ほとんどの日は拡散のように見えますが、いくつかの日は桁違いに大きくなります。分散には2つの源があり、拡散の部分 σ2T とジャンプの部分 λT(m2+δ2) です。ヘッジも難しくなります。突然のジャンプには株の小さな売買では追いつけないため、オプション価格は σ だけでなくジャンプリスクへの見方にも左右されます。
ジャンプを数えるλ=3(年あたりのジャンプ回数)なら、半年に1回もジャンプしない確率は
e−1.5≈0.2231、ジャンプ回数の期待値は
1.5 です。
lnJ が
m=−0.05、
δ=0.1 の正規分布なら
k=e−0.05+0.005−1≈−0.0440 で、平均的なジャンプは
4.4% の下落です。
σ=0.2、
T=1、
λ=2 のとき、対数リターンの分散は
0.04+2×(0.0025+0.01)=0.065 です。
- ポアソン過程:レート λ でジャンプを数える。時間 t の期待回数は λt。
- マートンモデル:拡散にランダムな大きさのジャンプを加え、ドリフト補正 −λk を入れる。
- 厚い裾:ジャンプはまれな大きな動きを加え、完全にはヘッジできない。
ラボ:採点される内容
- ジャンプなし15点
- 平均のジャンプ15点
- ジャンプ付きの分散15点
- ジャンプが加えるもの15点
- 記号を結び付ける15点
- ジャンプ付き経路のシミュレーション10点
- なぜジャンプはヘッジしにくいのか15点